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Este año · Todo el archivo conservado
CLASIFICACIÓN: Recuperación de la herramienta del agente de IA consciente de la fiabilidad a través de la dinámica de ejecución
arXiv: 2610.13889v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: A medida que los agentes de IA dependen cada vez más de herramientas externas, la recuperación precisa es esencial para un comportamiento confiable. Los métodos existentes optimizan la relevancia semántica, pero también ignoran en gran medida
arXiv · cs.AILas Big Tech quieren que todos tengamos nuestro agente de IA personal. Es una idea fantástica con un gran problema: la privacidad
En enero escribimos que la IA más útil sería la que más nos vigilara, la que más supiese de nosotros. Nueve meses después, el asistente ya no solo ve lo que hacemos, también actúa por nosotros. El último en sumarse ha si
XatakaDots, los agentes siempre activos de ChatGPT, no llegan al plan Pro en Europa: qué hacen y qué te pierdes
Dots, los agentes siempre activos de ChatGPT, no están en el plan Pro en Europa. Qué hacen, sus límites y por qué las empresas sí pueden usarlos. La noticia Dots, los agentes siempre activos de ChatGPT, no llegan al plan
WWWhat’s NewNadella quiere que Copilot fabrique software a medida para cada empresa: qué es la «fábrica infinita de SaaS»
Nadella publica «The Infinite SaaS Factory»: Copilot como sistema operativo del trabajo y fábrica de software. Qué gana Microsoft y qué arriesgas. La noticia Nadella quiere que Copilot fabrique software a medida para cad
WWWhat’s NewEstos son los mejores agentes de IA que pueden vivir en tus mensajes de texto
Creamos una lista de los agentes de IA más notables que pueden vivir en tus mensajes de texto, desde asistentes generales hasta agentes diseñados para familias, viajes y trabajo.
TechCrunch AIEl arnés como la única superficie mutable: autoevolución limitada por el cumplimiento de los agentes de LLM en las líneas de crédito, con una puerta de admisión medida
arXiv: 2610.10629v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de LLM que se mejoran a sí mismos pueden adaptar una canalización de crédito a una regla cambiada, pero un agente que se reescribe a sí mismo destruye el artefacto que revisa un supervisor: un cambio con nombre, una rec
arXiv · cs.AIOn the Clock: Towards Punctual and Productive Time-Budgeted AI Agents
arXiv: 2610.10833v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Estudiamos si los pequeños agentes de LLM pueden operar de manera efectiva bajo presupuestos explícitos de tiempo de reloj de pared respetando el tiempo de ejecución asignado y utilizando el tiempo productivo disponible
arXiv · cs.AIStoreBench: un entorno de comercio en vivo para evaluar y capacitar a agentes operadores autónomos
arXiv: 2610.10942v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los entornos de aprendizaje por refuerzo son ahora una palanca principal para mejorar las capacidades del modelo de lenguaje grande (LLM) en la post-entrenamiento, sin embargo, la mayoría de los puntos de referencia agénticos siguen siendo estadísticos
arXiv · cs.AICurar el contexto siempre cargado para los agentes de LLM: un modelo de surtido capacitado con comentarios censurados
arXiv:2610.11007v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Al comienzo de cada sesión, los agentes de LLM cargan un archivo de contexto fijo, como $\texttt{AGENTS.md}$. Cada token cargado en el archivo se cobra de nuevo en cada ronda posterior de
arXiv · cs.AIQué admitir y cómo presentar: gobernar la memoria persistente en los agentes de LLM
arXiv:2610.11188v1 Announce Type: new Resumen: La memoria persistente puede mejorar la personalización en los agentes LLM, pero también puede inducir adulación y fugas entre dominios. Distinguimos dos decisiones de gobernanza: admisión, WHI
arXiv · cs.AILLM-IDEA: Agente experimental impulsado por la identificabilidad para el descubrimiento autónomo de modelos de mundos mecanicistas
arXiv: 2610.11253v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grandes se están desplegando cada vez más como científicos autónomos, diseñando experimentos e inferiendo modelos de mundo mecanicistas con una mínima sobreexigencia humana
arXiv · cs.AIMedBenchAgent: Hacia la automatización sistemática de la construcción de puntos de referencia de VLM médicos
arXiv: 2610.11312v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La construcción a gran escala de puntos de referencia del modelo médico de visión y lenguaje (VLM) es cada vez más factible con conjuntos de datos de imágenes ricamente anotados y modelos de lenguaje grandes (LLM),
arXiv · cs.AIAnthropic no puede controlar de manera confiable a sus agentes de IA: en su lugar, está cortando sus evals internos de Internet en vivo
Los incidentes involucraron a agentes de IA encargados de resolver problemas que buscaban recursos en Internet. En el proceso, explotaron fallas de software, accedieron a bases de datos sin pagar tarifas, utilizaron servicios de acortamiento de URL para contrabandear
TechCrunch AIAmazon elimina los NDA del centro de datos, y los agentes de IA quieren tu tarjeta de crédito
Amazon dice que dejará de usar NDA al negociar acuerdos de centros de datos con los gobiernos locales, siguiendo un movimiento similar de Microsoft a principios de este año. El secreto ha alimentado la reacción de la comunidad aga
TechCrunch AIVesta recauda 30 millones de dólares para que los agentes de IA originen hipotecas en Estados Unidos
La startup estadounidense Vesta cerró en octubre de 2026 una ronda de financiación de 30 millones de dólares (≈ 28,2 millones de euros) liderada por Conversion Capital. También participan Citi Ventures, Andreessen Horowi
WWWhat’s NewGoogle actualiza su plataforma de agentes empresariales con soporte MCP e identidades criptográficas para cada agente
Google presentó en octubre de 2026 nuevas capacidades para el Gemini Enterprise Agent Platform, la plataforma para desarrollo y despliegue de agentes de IA en entornos corporativos que la compañía anunció en Google Cloud
WWWhat’s NewMicrosoft convierte Windows en un sistema operativo para agentes de IA locales y anuncia el Surface Laptop Ultra con RTX Spark
El 7 de octubre de 2026, Microsoft celebró un evento de hardware y software centrado en la inteligencia artificial local. El resultado es una declaración de intenciones: Windows quiere ser la plataforma donde los agentes
WWWhat’s NewGoogle convierte Gemini en un agente único para empresas que también usa Claude: las claves de Gemini at Work 2026
Google lanza el agente Gemini para empresas: crea compañeros con correo propio y usa modelos Claude. Orange España ya tiene 1.000 agentes. Sin precio. La noticia Google convierte Gemini en un agente único para empresas q
WWWhat’s NewAsana reduce los costos del modelo 76 veces en pruebas de navegador con GPT-6.1 Sol
Usando GPT-6 Astra en Codex, Asana hizo que su agente de navegador fuera 76 veces más barato y 5 veces más rápido en las pruebas para ofrecer a los clientes modelos más capaces.
OpenAI · Fuente oficialORCAGen: Orquestación del engaño de malware consciente del contexto con IA generativa guiada por RAG
arXiv:2610.12415v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Las defensas contra malware a menudo eliminan o aíslan programas sospechosos lo más rápido posible. Si bien es efectivo para la contención, este enfoque también puede desperdiciar la oportunidad de observar
arXiv · cs.CRDe la contención reactiva a la garantía proactiva: lecciones de los incidentes de seguridad de OpenAI, Anthropic y Google Agent
arXiv:2610.12463v1 Anuncio Tipo: nuevo Resumen: En 2026, las evaluaciones de ciberseguridad que involucran agentes de OpenAI, Anthropic y Google alcanzaron sistemas reales fuera de su ámbito de prueba autorizado. Los caminos fueron diferentes. OpenAI
arXiv · cs.CRDe fallas de investigación a agentes de SOC confiables: comprensión y mejora del triaje de alertas basado en LLM
arXiv: 2610.10608v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los centros de operaciones de seguridad (SOC) deben clasificar grandes volúmenes de alertas, la mayoría de las cuales son benignas, mientras que los ataques perdidos pueden permanecer sin investigar. Herramienta que utiliza un lenguaje grande
arXiv · cs.CRSoK: ¿Son fiables los LLM en la recuperación del código fuente? Una taxonomía y una evaluación empírica
arXiv: 2610.11556v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: La recuperación efectiva del código fuente es fundamental para las aplicaciones de seguridad, como el análisis de malware, la evaluación de vulnerabilidades y el mantenimiento heredado. Los modelos lingüísticos grandes (LLM) son
arXiv · cs.CR¿A dónde van los tokens? Comprensión y reducción de costes en agentes de LLM para el descubrimiento de vulnerabilidades
arXiv:2610.11602v1 Announce Type: new Abstract: Los agentes de LLM pueden gastar millones de tokens durante el descubrimiento de vulnerabilidades sin producir una prueba de concepto (PoC) de trabajo. ¿Qué consume ese presupuesto y por qué falla?
arXiv · cs.CR